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出版者:清华大学出版社

作者:黄中砥

出品人:

页数:354

译者:

出版时间:2006-5

价格:32.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302122081

丛书系列:

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《现代城市交通控制系统设计与优化》 本书深入探讨了构建高效、智能的城市交通控制系统所需的关键技术、设计原则与优化策略。在日益拥堵的城市环境中，交通系统的平稳运行对经济发展、社会民生及环境保护至关重要。本书旨在为交通工程师、城市规划者、系统开发者以及相关领域的研究者提供一套全面而实用的技术指南。 第一部分：城市交通控制系统基础理论与架构 本部分首先梳理了城市交通系统的演变历程，从早期的信号灯控制到如今的智能化、集成化系统。详细阐述了交通控制系统的基本组成要素，包括数据采集、信息处理、决策控制以及执行反馈等环节。我们将深入剖析不同类型的交通流量监测技术，例如地感线圈、视频检测、雷达传感器以及新兴的基于大数据和人工智能的流量预测方法。 在此基础上，本书将详细介绍当前主流的城市交通控制系统架构，包括集中式、分布式以及混合式控制模式的优缺点与适用场景。我们将解析这些架构在应对不同规模和复杂度的交通网络时所面临的挑战，并提出相应的解决方案。此外，还会对交通控制系统的分层模型进行深入分析，涵盖了从微观的车辆检测到宏观的区域协调控制，以及不同层级之间的信息交互与协同机制。 第二部分：核心技术详解 本部分将聚焦于构建现代化交通控制系统所必备的核心技术。 交通信号控制技术： 详细介绍固定配时、感应线圈控制、交通信号自适应控制（如SCOOT、SCATS等系统的工作原理、算法模型与实际应用）。我们将深入探讨不同自适应算法的数学基础、参数调整方法以及在复杂交叉口和区域协调控制中的应用策略。 交通信息采集与融合： 涵盖了各种传感器技术（如摄像头、雷达、RFID、GPS等）的原理、安装部署与数据处理。重点介绍多源异构交通信息的融合技术，包括数据预处理、特征提取、关联分析以及如何构建统一的交通信息模型，为后续的决策提供高质量的数据支持。 交通流量预测技术： 深入研究基于历史数据和实时信息的交通流量预测模型，包括时间序列模型（ARIMA、SARIMA）、机器学习模型（SVM、LSTM、GRU）以及深度学习模型（CNN、GNN）在交通流量预测中的应用。我们将讨论模型的构建流程、训练优化方法以及预测结果的评估指标。 交通态势感知与评估： 阐述如何利用采集到的实时交通数据，构建全面的交通态势感知模型，包括交通拥堵检测、事件识别（如事故、施工）、车辆轨迹分析等。重点介绍交通拥堵指数的计算方法、拥堵传播模型以及基于态势感知的风险评估技术。 交通协同控制技术： 探讨车辆与基础设施之间的通信（V2I）以及车辆与车辆之间的通信（V2V）技术（即V2X）在交通控制中的应用。详细介绍车路协同信号控制、绿波带优化、匝道控制等策略，以及如何利用V2X信息提升交通系统的整体运行效率和安全性。 人工智能在交通控制中的应用： 详细介绍深度强化学习、联邦学习等前沿人工智能技术在交通信号配时优化、交通流调度、异常事件检测等方面的应用潜力与实际案例。我们将分析这些技术如何克服传统方法的局限性，实现更智能、更动态的交通管理。 第三部分：系统设计、部署与优化 本部分将指导读者如何将理论技术转化为实际的系统设计与部署。 系统设计原则与流程： 详细阐述一个完整的城市交通控制系统设计流程，包括需求分析、功能模块划分、技术选型、软硬件配置以及系统集成。我们将强调设计的可扩展性、可靠性、安全性和易维护性。 交通控制中心建设： 介绍现代化交通控制中心的建设要点，包括指挥调度系统、信息发布系统、应急响应系统以及数据存储与分析平台的搭建。 仿真与测试： 强调交通仿真在系统设计和优化中的关键作用。详细介绍常用的交通仿真软件（如PTV Vissim, SUMO等）的使用方法、场景构建、参数设置以及仿真结果的分析与解读。 系统部署与集成： 探讨系统在实际部署过程中可能遇到的挑战，如现场勘测、设备安装、通信网络搭建、系统联调等。 性能评估与持续优化： 提出系统上线后的性能评估指标体系，包括通行效率、延误时间、拥堵指数、排放量等。深入探讨基于运行数据的持续优化方法，如参数自适应调整、算法迭代更新以及系统升级策略。 第四部分：未来发展趋势与挑战 本书的最后部分将展望城市交通控制系统的未来发展方向。 智慧交通与城市大脑： 探讨交通控制系统如何融入更宏观的城市大脑，实现跨部门、跨领域的数据共享与协同决策。 自动驾驶与交通协同： 分析自动驾驶技术的普及对现有交通控制系统带来的影响，以及如何实现人类驾驶车辆与自动驾驶车辆的融合控制。 绿色交通与可持续发展： 探讨如何利用交通控制技术降低交通拥堵和尾气排放，推动绿色出行和可持续交通发展。 数据安全与隐私保护： 讨论在海量交通数据采集与分析过程中，如何保障数据安全和用户隐私。 本书力求内容严谨、技术前沿，结合丰富的案例分析，为读者提供一个系统、深入的学习平台，助力构建更加智能、高效、绿色的城市交通未来。

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我对《网络自动化与可编程性实践指南》的期望值本来挺高的，希望能找到一些关于 Ansible、Python 在网络自动化中的具体应用范例，毕竟现在“去 CLI 化”已经是大势所趋了。这本书的篇幅中确实提到了 Netmiko 和 NAPALM 这些库的名字，甚至在附录中还列举了几个简单的 Python 脚本片段，用于批量查询设备的接口状态。但是，这些示例的复杂程度实在太低了，简直像是入门教程的“Hello World”级别。我更想看到的是如何处理复杂的、需要状态管理的自动化任务，比如跨多个厂商设备的配置一致性校验、基于业务变化的动态QoS策略调整，或者如何构建一个健壮的、带有日志和回滚机制的自动化平台。书中对于错误处理和异常捕获的讨论近乎于无，这对于构建生产环境的自动化脚本来说是致命的。自动化最考验人的地方就在于如何优雅地处理那些预料之外的错误，这本书在这方面的指导性几乎为零。读完后，我感觉自己依然停留在“知道可以用工具”的阶段，而没有真正学会“如何用工具解决复杂问题”。它更像是一本对网络自动化工具集做概念性介绍的目录，而不是一本实战手册。

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拿到这本《软件定义网络：原理、实践与挑战》时，我原本对接下来的阅读充满了期待，毕竟 SDN 已经火了这么多年，总该系统地梳理一下了。然而，这本书给我的感觉更像是一本“理论概念的堆砌”，对于那些想深入理解底层协议和实现细节的读者来说，可能会感到有些力不从心。它花了大量的篇幅去描述 SDN 的基本架构，比如控制平面、数据平面如何分离，OpenFlow 协议的几个核心报文类型等等，这些在网上随便一搜就能找到的资料，它只是换了一种更正式的说法重新组织了一遍。说实话，对于一个已经有些网络基础的工程师来说，阅读体验并不算太好，因为很多地方的阐述都停留在“是什么”的层面，却鲜有深入到“为什么”和“如何做”的深度挖掘。特别是当涉及到控制器选型和集群部署的实际案例时，内容又变得非常笼统，给出的建议也比较保守，更像是教科书式的标准答案，缺乏一线实践中遇到的那些“坑”和规避策略。对于初学者来说，或许能提供一个整体的鸟瞰图，但想要真正掌握这项技术，这本书提供的指引似乎还不够具体和有力，更像是一份高屋建瓴的宏观报告，而不是一本能让你动手实践的工具书。我期待的是更多的实战代码片段和配置示例，但这些在书中非常稀缺。

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读完《企业级网络架构设计》的这部分内容，我感到了一种强烈的“理论照进现实的无力感”。书中对于高可用性（HA）的阐述，基本围绕着双活、热备这些传统概念展开，并大量引用了思科或华为的某些经典组网拓扑图，比如核心层使用双设备、VRRP/HSRP 协议的配置要点等。虽然这些知识点本身是正确的，但它们完全忽略了当前企业网络正朝着多云环境和混合数据中心迁移的趋势。例如，当你的计算资源分散在本地私有云和AWS/Azure上时，如何设计一个统一的策略控制和流量调度方案？这本书里没有涉及 SD-WAN 如何与传统骨干网进行平滑过渡，也没有讨论如何利用 ACI 或 NSX 这样的虚拟化网络技术来构建一个统一的南北向策略管理平面。它仿佛停留在十年前的校园网或传统数据中心边界，对于那些正在进行数字化转型的企业网络工程师来说，这些内容显得陈旧且缺乏前瞻性，无法指导他们应对当前的架构难题。

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这本书的排版和印刷质量倒是无可挑剔，纸张手感很不错，阅读起来确实是一种享受，但内容上的空洞感却让我难以忍受。我翻阅了关于“网络功能虚拟化（NFV）与 SDN 融合”的章节，本以为能看到一些前沿的探讨，比如如何利用容器化技术加速 VNF 的部署，或者在实际运营商网络中，如何设计一个兼容传统设备和虚拟化环境的混合管理系统。然而，作者似乎只是简单地把 NFV 和 SDN 的定义搬出来，然后用几张流程图说明它们可以一起工作，仅此而已。对我而言，这就像是看了一份商业计划书的摘要，所有的愿景都很美好，但支撑这些愿景的具体技术路径却模糊不清。书中对安全问题的提及也显得非常草率，只是简单地提到了集中控制可能带来的单点风险，但对于如何设计弹性的控制平面、如何利用 SDN 的可编程性增强流量的深度检测和溯源，几乎没有涉及。这种对关键挑战避重就轻的处理方式，让我对作者的实践深度产生了疑问。如果你想了解的是前沿的研究方向和迫切需要解决的工程难题，这本书提供的视角会让你觉得时间似乎停滞在了几年前，与当下行业快速迭代的步伐脱节了。

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这本书的“故障排查与诊断”章节，是我最失望的部分。它罗列了一大堆常见的故障现象，比如“Ping 不通”、“端口速率异常”、“CPU 占用过高”，然后给出了一个非常线性的、教科书式的排查步骤：首先检查物理层，然后是链路层，接着是网络层，最后是传输层。这种方法论在面对现代复杂故障时往往效率低下。现代网络的故障往往不是单一设备或协议层面的问题，而是跨层、跨域的联动效应。我更希望看到的是如何利用 NetFlow/sFlow 数据进行异常流量的快速定位，或者如何利用自动化工具进行全网状态的快速快照对比来识别配置漂移导致的故障。书中对 Traceroute 输出结果的分析停留在基础的“几跳延迟高”的层面，却完全没有涉及如何利用 BGP 路由属性（如 AS_PATH、Local_Pref）的细微变化来解释路径选择的异常。这种诊断思路的保守，使得整本书的实战价值大打折扣，让人感觉作者更像是一个理论讲师，而不是一个常年奋战在一线的资深网络运维专家。

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